Secondary data là gì
Bạn đang xem: Secondary data là gì
Chúng ta sẽ nghiên cứu và phân tích dữ liệu thứ cấp (secondary data) thông qua những ví dụ, nguồn và phương pháp phân tích sau:
Dữ liệu thứ cấp (secondary data) là gì?
Dữ liệu trang bị cấp là tài liệu đã bao gồm sẵn chưa hẳn do bản thân thu thập và sẽ được công bố rộng rãi, nên dễ thu thập và ko tốn những thời gian, đưa ra phí. Hoàn toàn có thể hiểu rằng, dữ liệu thứ cấp cho do người khác tích lũy với mục tiêu khác được bọn họ sử dụng lại để ship hàng nghiên cứu vãn của mình.
Một dữ liệu hoàn toàn có thể được coi là thứ cấp so với nghiên cứu vớt này nhưng trong khi nó cũng hoàn toàn có thể được xem là dữ liệu chủ yếu cho một nghiên cứu khác. Đây là trường thích hợp khi dữ liệu đang được sử dụng lại, làm dữ liệu chính mang lại nghiên cứu thứ nhất và tài liệu thứ cấp cho cho nghiên cứu và phân tích thứ hai.
Nguồn tài liệu thứ cấp
Nguồn dữ liệu thứ cấp như sách, nguồn cá nhân, tạp chí, báo chí, trang web, hồ nước sơ bao gồm phủ, ... Dữ liệu thứ cấp theo thông tin được biết là luôn có sẵn so với tài liệu sơ cấp. Nó yên cầu rất ít nghiên cứu và cần nhân lực để sử dụng các nguồn này.
Nguồn dữ liệu thứ cấp đã trở nên thuận tiện truy cập hơn nhờ vào sự một thể ích của những phương tiện Internet. Với một số ví dụ sau đây:
Sách
Sách là nguồn tích lũy dữ liệu truyền thống lịch sử nhất từ bỏ trước cho nay. Thời buổi này không cạnh tranh để đưa ra một cuốn sách với chủ đề mà bạn có thể nghĩ ra.
Khi thực hiện nghiên cứu, tất cả những gì các bạn phải có tác dụng là search kiếm một cuốn sách về chủ thể đang nghiên cứu, tiếp nối chọn vào kho sách sẵn tất cả trong nghành nghề dịch vụ đó. Khi được lựa chọn cẩn trọng sách được coi là nguồn dữ liệu xác thực và khôn cùng hữu ích.
Nguồn đã xuất bản
Có các nguồn được xuất bạn dạng dành cho những chủ đề nghiên cứu và phân tích khác nhau. Tính bảo đảm của dữ liệu từ các nguồn này dựa vào chủ yếu hèn vào người viết và doanh nghiệp xuất bản.
Các nguồn đang xuất phiên bản có thể được in hoặc hiểu trực tuyến đường trên Internet tùy từng trường hợp. Chúng có thể được trả giá tiền hoặc miễn mức giá tùy thuộc vào quyết định ở trong phòng văn và công ty xuất bản.
Nguồn cá nhân chưa được xuất bản
Có thể không tồn tại sẵn và thuận lợi truy cập hơn so với những nguồn vẫn xuất bản. Bọn chúng chỉ rất có thể truy cập được nếu nhà nghiên cứu chia sẻ với nhà nghiên cứu và phân tích khác, nhưng lại không được phép chia sẻ với bên thứ ba.
Ví dụ, nhóm làm chủ sản phẩm của một tổ chức rất có thể cần tài liệu về phản bội hồi của doanh nghiệp để đánh giá xem quý khách hàng nghĩ gì về sản phẩm của chúng ta và lời khuyên cải tiến. Họ đã cần thu thập dữ liệu từ phần tử dịch vụ khách hàng hàng, phần tử chủ yếu tích lũy dữ liệu để nâng cao dịch vụ khách hàng hàng.
Tạp chí
Việc tích lũy dữ liệu đã khiến tạp chí ngày càng phổ cập hơn sách. Điều này xuất xứ là do những tạp chí được update thường xuyên với các ấn phẩm mới được kiến thiết định kỳ hằng ngày hơn là sách.
Ngoài ra, những tiêu đề trên tạp chí thường cụ thể hơn khi nói đến nghiên cứu. Ví dụ: chúng ta cũng có thể tìm thấy một tập san với tiêu đềchi huyết là "Thu thập dữ liệu thứ cung cấp cho tài liệu định lượng" trong những lúc một cuốn sách đang chỉ gồm tiêu đề "Thu thập tài liệu thứ cấp".
Báo
Thông tin được viết bên trên báo thường rất rất đáng tin cậy. Vì chưng đó, nó trở thành giữa những nguồn thu thập dữ liệu trang bị cấp có tính xác xắn nhất. Dữ liệu được share trên báo mạng thường mang tính chất chính trị, kinh tế và giáo dục và đào tạo hơn là khoa học. Vì chưng đó, báo chí không hẳn là nguồn tốt nhất có thể để tích lũy dữ liệu khoa học.
Trang web
Thông tin được chia sẻ trên những trang web đa số không được quản lý và vày lẽ đó nó vẫn không đáng tin cậy so với các nguồn khác.
Tuy nhiên, có một vài trang web được hình thức chỉ share dữ liệu chính xác và rất có thể được những nhà phân tích tin tưởng. Số đông các website này hay là trang web của cơ quan chỉ đạo của chính phủ hoặc các tổ chức bốn nhân được trả tiền, người thu thập dữ liệu.
Blog
Blog là nguồn tài liệu trực tuyến thịnh hành nhất nhưng lại nó có thể kém chính xác hơn so với những nguồn khác. Thực tiễn mọi fan đều thiết lập blog của riêng mình và có khá nhiều người thực hiện blog nhằm tăng lượng truy vấn vào website của bọn họ hoặc kiếm tiền trải qua các quảng cáo trả phí.
Vì vậy, chưa phải lúc nào blog cũng đáng tin cậy. Ví dụ: một blogger rất có thể viết đông đảo điều xuất sắc đẹp về một thành phầm vì bọn họ được nhà cung ứng trả tiền để làm điều đó tuy vậy những điều này không đúng sự thật.
Nhật ký
Nhật ký được biết đến là hồ sơ cá thể và vì như vậy chúng thảng hoặc khi được những nhà nghiên cứu sử dụng để tích lũy dữ liệu.
Ngoài ra, nhật ký thường mang ý nghĩa cá nhân, ko kể những ngôi trường hợp phần đông người chia sẻ nhật ký công khai chứa những sự kiện rõ ràng trong cuộc sống của họ. Minh họa về điều này là cuốn nhật cam kết của Anne Frank tất cả ghi chép đúng đắn về các trận đánh tranh của Đức Quốc xã.
Hồ sơ chính phủ
Hồ sơ thiết yếu phủ là một nguồn tài liệu thứ cấp rất đặc biệt và xác thực. Bọn chúng chứa thông tin hữu ích trong phân tích tiếp thị, quản ngại lý, nhân văn và khoa học xã hội.
Một số hồ sơ này bao gồm; dữ liệu điều tra dân số, làm hồ sơ sức khỏe, làm hồ sơ viện giáo dục,... Bọn chúng thường được tích lũy để cung cấp việc đồ mưu hoạch, phân bổ vốn với ưu tiên những dự án phù hợp.
Podcast
Trong thời đại thời buổi này podcast được rất nhiều người nghe và nó đang dần sửa chữa thay thế cho radio.
Nó giống các đài phân phát thanh trực tuyến đường và sự thông dụng ngày càng tăng. Thông tin thường được chia sẻ trong podcast và fan nghe rất có thể sử dụng nó như 1 nguồn thu thập dữ liệu.
Các công cụ tích lũy dữ liệu thứ cấp (secondary data) là gì?
Các công cụ thông dụng được thực hiện để thu thập dữ liệu lắp thêm cấp gồm những: bot, thiết bị, thư viện,... Để dễ dàng trong quy trình thu thập tài liệu từ những nguồn tài liệu thứ cấp cho được nêu sống trên, các nhà phân tích sử dụng các công cụ quan trọng được giải thích dưới đây.
Bots
Có không ít dữ liệu trực con đường và chính vì như vậy mà các nhà nghiên cứu và phân tích khó mà hoàn toàn có thể duyệt hết toàn bộ các dữ liệu. Để dễ ợt cho quy trình thu thập tài liệu này, những lập trình viên đã tạo thành các lịch trình để tiến hành quét web tự động hóa cho những dữ liệu gồm liên quan.
Các bot này là "robot phần mềm" được lập trình để thực hiện một vài nhiệm vụ cho những nhà nghiên cứu. Các doanh nghiệp thường áp dụng bot để lấy dữ liệu từ các diễn bọn và phương tiện truyền thông xã hội để phân trò trống cạnh tranh.
Thiết bị cung cấp Internet
Đây hoàn toàn có thể là điện thoại cảm ứng thông minh di động, PC hoặc laptop bảng có liên kết internet. Chúng được sử dụng để truy cập các tạp chí, sách, blog, ... để thu thập dữ liệu thiết bị cấp.
Thư viện
Đây là 1 công cụ thu thập dữ liệu vật dụng cấp truyền thống cuội nguồn cho các nhà nghiên cứu. Tủ sách chứa những tài liệu tương quan cho hầu như tất cả các lĩnh vực nghiên cứu vãn mà chúng ta có thể nghĩ cho và nó rất có thể truy cập được cho tất cả mọi người.
Một công ty nghiên cứu có thể quyết định ngồi trong thư viện một thời hạn để thu thập dữ liệu thứ cấp hoặc mượn tư liệu một thời gian và quay trở lại trả sau khoản thời gian thu thập xong dữ liệu đề xuất thiết.
Đài vạc thanh
Là giữa những nguồn tích lũy dữ liệu thứ cung cấp mà chúng ta cần có đài để mà rất có thể truy cập vào chúng. Sự thành lập và hoạt động của công nghệ thậm chí còn khiến cho người ta có thể nghe radio trên điện thoại di động, nhận định rằng việc rước radio là điều không cần thiết.
Xem thêm: Tải Xuống Apk Trò Chơi Thời Trang Đám Cưới Cho Android, Trò Chơi Thời Trang Đám Cưới
Phân tích tài liệu thứ cấp
Phân tích tài liệu thứ cấp cho là quy trình phân tích dữ liệu được tích lũy từ một nhà phân tích khác, người chủ sở hữu yếu thu thập dữ liệu này mang lại một mục đích khác. Các nhà nghiên cứu và phân tích tận dụng tài liệu thứ cung cấp để huyết kiệm thời hạn và tài nguyên mà lại lẽ ra phải giành cho việc tích lũy dữ liệu chính.
Phân tích tài liệu thứ cấp rất có thể được tiến hành về phương diện định lượng hoặc định tính tùy nằm trong vào loại dữ liệu mà nhà nghiên cứu đang xử lý. Cách thức định lượng được sử dụng trên tài liệu số cùng được phân tích bằng toán học, vào khi cách thức định tính áp dụng từ ngữ để cung cấp tin chuyên sâu về dữ liệu.
Cách phân tích tài liệu thứ cấp
Có những giai đoạn phân tích tài liệu thứ cấp cho khác nhau, tương quan đến các sự khiếu nại trước, vào và sau khoản thời gian thu thập dữ liệu. Những giai đoạn này bao gồm:
Tuyên tía mục đích
Trước khi tích lũy dữ liệu thứ cấp để phân tích, bạn cần phải tuyên bố mục đích của mình. Nắm rõ lý chính bới sao bạn phải thu thập dữ liệu — mục đích ở đầu cuối của công việc nghiên cứu vãn và tài liệu này giúp cho bạn đạt được đều gì.
Điều này sẽ giúp bạn kim chỉ nan được việc thu thập dữ liệu tương xứng hơn đồng thời chọn nguồn dữ liệu và phương pháp phân tích tốt hơn.
Thiết kế nghiên cứu
Bạn cần đưa ra một kế hoạch về phong thái các hoạt động nghiên cứu sẽ được thực hiện. Nó cần có một kế hoạch rõ ràng như biểu hiện loại dữ liệu nào được thu thập, nguồn tích lũy dữ liệu, phương thức thu thập dữ liệu, dụng cụ và thậm chí còn cả phương pháp phân tích.
Sau khi xác định được mục đích nghiên cứu, nhà phân tích nên thi công một quy trình phân tích để triết lý cho quy trình phân tích dữ liệu.
Phát triển các thắc mắc nghiên cứu
Chỉ biết mục đích phân tích thôi là chưa đủ, các bạn cần cách tân và phát triển các thắc mắc nghiên cứu vày điều đó sẽ giúp đỡ xác định giỏi hơn tài liệu thứ cấp. Bởi chúng thường là 1 trong nhóm dữ liệu để chúng ta lựa chọn và bài toán đặt câu hỏi cân xứng sẽ cung cấp việc thu thập dữ liệu xác thực.
Ví dụ, một nhà phân tích đang cố gắng thu thập tài liệu về thức ăn cho cá sẽ giúp cá tăng trưởng cấp tốc sẽ phải đặt ra những câu hỏi như: Cá nào yêu cầu ăn? tài liệu là định lượng giỏi định tính? Thành phần tất cả trong thức ăn uống là gì? vận tốc tăng trưởng ngơi nghỉ cá sau khi cho ăn, ...
Xác định dữ liệu thứ cấp
Sau khi cải cách và phát triển các thắc mắc nghiên cứu, họ thực hiện chúng như một hướng dẫn để xác định dữ liệu có tương quan từ kho dữ liệu. Ví dụ, trường hợp loại dữ liệu cần thu thập là định tính, bên nghiên cứu hoàn toàn có thể lọc ra dữ liệu định tính. Tài liệu thứ cấp phù hợp sẽ là dữ liệu trả lời đúng đắn các câu hỏi được đánh dấu ở trên.
Ví dụ, lúc tìm tìm các phương án cho một bài toán lập trình con đường tính, các chiến thuật sẽ là các số thỏa mãn cả kim chỉ nam và những ràng buộc. Ngẫu nhiên câu trả lời nào không vừa lòng cả hai, không phải là một phương án phù hợp.
Đánh giá tài liệu thứ cấp
Giai đoạn này được không ít người phân nhiều loại là tiến trình phân tích dữ liệu thực bởi vì nó là điểm mà phân tích đích thực được thực hiện. Tuy nhiên, những giai đoạn được ghi lại ở bên trên là một trong những phần của quá trình phân tích dữ liệu, vì chúng ảnh hưởng đến cách phân tích được thực hiện.
Khi tập dữ liệu dường như khả thi trong việc giải quyết các yêu thương cầu lúc đầu được đàm luận ở trên, bước tiếp sau của tiến trình là review tập dữ liệu để bảo đảm tính cân xứng cho chủ thể nghiên cứu. Tài liệu được reviews để đảm bảo rằng nó thực sự giải quyết và xử lý được tuyên bố của vụ việc và trả lời các câu hỏi nghiên cứu.
Ưu điểm của dữ liệu thứ cung cấp (secondary data)
Dễ dàng truy hỏi cập
Hầu hết những nguồn dữ liệu thứ cung cấp đều hoàn toàn có thể dễ dàng truy vấn được đối với các bên nghiên cứu. Những nguồn này rất có thể được truy cập trực tuyến thông qua thiết bị di động.
Những người không có quyền truy vấn internet cũng có thể truy cập bọn chúng thông qua phiên bản in. Chúng thường sẽ có sẵn vào thư viện, siêu thị sách và thậm chí có thể cho tất cả những người khác mượn.
Không tốn kém
Dữ liệu đồ vật cấp hầu như yêu mong ít hoặc miễn tổn phí để phần nhiều người rất có thể sử dụng được chúng. Các sách cùng tạp chí hoàn toàn có thể được download xuống trực đường miễn phí.
Những người không tồn tại mạng cũng rất có thể mượn sách miễn tổn phí từ tủ sách công cộng. Các nhà nghiên cứu và phân tích không cần chi tiền cho các cuộc điều tra, và khôn cùng ít bỏ ra cho việc mua sách.
Tiết kiệm thời gian
Thời gian dành cho việc tích lũy dữ liệu thứ cấp cho thường khôn cùng ít đối với thời gian dành riêng cho việc thu thập dữ liệu sơ cấp.
Điều tra duy nhất cần thiết để thu thập dữ liệu thứ cấp cho là quy trình tìm tìm nguồn dữ liệu cần thiết. Điều này sẽ tiết kiệm ngân sách một lượng thời gian đáng kể cho tất cả những người nghiên cứu.
Nghiên cứu đối chiếu và dọc
Dữ liệu thứ cung cấp giúp bạn tiện lợi thực hiện các nghiên cứu và phân tích dọc mà không cần phải đợi vài ba năm để mang ra kết luận.
Ví dụ: bạn muốn so sánh số lượng dân sinh của giang sơn theo điều tra dân số 5 thời gian trước và bây giờ. Núm vì chờ đón 5 năm, hiện nay ta rất có thể dễ dàng so sánh bằng phương pháp thu thập điều tra dân số 5 năm ngoái và bây giờ.
Tạo thông tin cụ thể mới
Có thể gồm một điều mà trước đây người tích lũy dữ liệu bao gồm chưa phát hiện ra nhưng thông qua lăng kính và ý kiến của fan khác, mọi điều new sẽ được tò mò ra.
Ví dụ: khi quý khách phàn nàn về việc gặp gỡ khó khăn khi áp dụng ứng dụng cùng với nhóm dịch vụ thương mại khách hàng, họ rất có thể quyết định chế tác hướng dẫn thực hiện để phía dẫn người tiêu dùng cách áp dụng ứng dụng đó. Tuy nhiên, khi 1 nhà trở nên tân tiến sản phẩm bao gồm quyền truy vấn vào dữ liệu này, bọn họ phát hiển thị rằng vấn đề đến từ xây dựng UI / UX và rất cần được khắc phục.
Nhược điểm của dữ liệu thứ cấp cho
Chất lượng dữ liệu:
Dữ liệu được tích lũy thông qua những nguồn trang bị cấp hoàn toàn có thể không tuyệt đối như khi được thu thập trực tiếp từ các nguồn chính.
Đây là 1 nhược điểm rất phổ biến với những nguồn trực tuyến bởi vì thiếu những cơ quan cai quản để thống kê giám sát loại nội dung đang được chia sẻ. Vày đó, làm việc với loại tài liệu này hoàn toàn có thể có tác động ảnh hưởng tiêu rất đến phân tích đang được thực hiện.
Dữ liệu không liên quan
Các nhà nghiên cứu và phân tích dành rất nhiều thời gian để tinh lọc lại những tài liệu không tương quan trước khi tìm được dữ liệu mà người ta cần. Điều này là vì dữ liệu không được thu thập chủ yếu mang đến nhà nghiên cứu.
Trong một số trong những trường hợp, một nhà nghiên cứu và phân tích thậm chí rất có thể không tìm kiếm thấy dữ liệu đúng chuẩn mà bọn họ cần, chính vì như thế họ bắt buộc tìm chiến thuật thay thế tốt nhất có thể tiếp theo.
Dữ liệu phóng đại
Một số nguồn dữ liệu được nghe biết là phóng đại thông tin đang được chia sẻ ngày càng nhiều. Điều này rất phổ biến với các blog trực tuyến, họ thậm chí còn đi chia sẻ thông tin xô lệch chỉ để đạt được lưu lượng truy vấn web.
Ví dụ: một công ty khởi nghiệp FinTech rất có thể phóng đại số tiền mà họ đã cách xử trí chỉ để ham nhiều khách hàng hơn.
Thông tin lỗi thời
Một số nguồn tài liệu đã lỗi thời và không tồn tại sẵn dữ liệu mới để thay thế những nguồn cũ.
Ví dụ, điều tra dân số giang sơn thường không được update hàng năm. Tuy nhiên hàng năm đều sở hữu sự biến hóa dân số nhưng không có bất kì ai thống kê lại số lượng này, chính vì vậy đất nước nên một tín đồ nào đó tất cả thể cập nhật lại số lượng này trước khi nó sẽ quá lỗi thời.
Kết luận
Dữ liệu lắp thêm cấp có rất nhiều mục đích thực hiện trong nghiên cứu, marketing và thống kê. Những nhà phân tích chọn tài liệu thứ cấp vị những lý do khác nhau ví dụ như là do giá cả, tính sẵn tất cả hoặc thậm chí còn là yêu cầu của nghiên cứu.
Mặc dù thông tin đã cũ nhưng dữ liệu thứ cấp có thể là nguồn dữ liệu duy tốt nhất trong một số trong những trường hợp. Điều này có thể là do ngân sách chi tiêu thực hiện nghiên cứu và phân tích quá phệ hoặc vày sự ủy quyền của nó cho 1 cơ quan rõ ràng (ví dụ: khảo sát dân số quốc gia).
Xem thêm: Vamc Là Gì ? Cơ Cấu Và Hoạt Động Của Avmc? Công Ty Vamc Là Gì
Tóm lại, tài liệu thứ cấp bao gồm khuyết điểm, gồm thể tác động tiêu cực đến hiệu quả nghiên cứu và cũng có một số ưu điểm so với dữ liệu sơ cấp. Tất cả dựa vào vào tình huống, nhà nghiên cứu và phân tích được đề cập và loại phân tích đang được thực hiện.
Bài viết được dịch trường đoản cú đây
Nếu bạn có triết lý trở thành Data Analyst chăm nghiệp thì bạn có thể tham khảo bộ khóa huấn luyện toàn diện chuyên nghiệp với combo 4 khóa học trong 1 bootcamp của ceds.edu.vn: https://ceds.edu.vn/khoa-hoc/khoa-hoc-data-analysis
Ngoài ra, chúng ta cũng có thể nhấn vào link này để tham gia vào nhóm và nhận thêm nhiều tài liệu có ích khác về Data nhé!
